Guida essenziale

al data engineering

Ora che l’AI è parte integrante di ogni azienda, i dati non sono mai stati così importanti. Non esiste strategia AI senza una solida strategia dati.

Ma dove inizia una strategia dati? Da una visione, e da una solida funzione di data engineering.

In poche parole, i data engineer sono il motore di ogni organizzazione data-driven. Accelerano il time to value ed eliminano i colli di bottiglia che rallentano la produttività. Preparare le pipeline di dati per l’AI è essenziale per sfruttare modelli AI e ML e adottare workflow agentici. È quindi fondamentale comprendere e rivalutare l’impatto aziendale del data engineering.

Lo scopo di questa guida è aiutarti proprio in questo. In questa guida scoprirai:

• Come garantire integrità e governance transazionali adottando architetture e standard aperti, come il data lakehouse e Apache Iceberg™.

• Strategie per modernizzare le pipeline legacy integrando i workload Spark esistenti in un motore gestito, per ottimizzare le prestazioni e ridurre notevolmente i costi.

• Come creare pipeline efficienti, con indicazioni su quando scegliere ETL o ELT, batch o streaming, e come progettare per prestazioni in tempo reale senza costi aggiuntivi.

• I principi DataOps per semplificare la gestione del ciclo di vita dei dati, garantire informazioni verificabili e di alta qualità e ridurre i tempi di inattività della pipeline.

• Approcci pratici per gestire dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati all’interno di un’unica piattaforma unificata in modo che i team AI possano passare dalla fase di proof of concept a quella di produzione.

Questa guida essenziale e aggiornata al data engineering ti accompagna dalle basi alle best practice, offrendo un framework chiaro per ridurre la proliferazione degli strumenti, aumentare l’affidabilità e rendere dati e organizzazione pronti per l’AI.